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Comment l’IoT améliore les prévisions météorologiques

Les microdonnées rapportées par les capteurs météorologiques IoT pourraient bénéficier aux compagnies aériennes, aux pompiers, aux prestataires logistiques et à d’autres secteurs.

L’IoT répond aux besoins de précisions face aux fluctuations fréquentes de la météo

Dans les zones montagneuses par exemple, le temps fluctue beaucoup. En quelques minutes, on peut passer du soleil à l’orage et puis le beau temps revient tout aussi rapidement. Ces fluctuations ne sont pas prises en compte dans les prévisions météorologiques. L’univers de l’Internet des objets (IoT) offre justement une nouvelle opportunité d’améliorer la précision et l’efficacité des prévisions météorologiques. « Les entreprises veulent plus de précision dans leurs prévisions météorologiques et leurs analyses », a déclaré Shimon Elkabetz, PDG de ClimaCell, une société de technologie météorologique. « Jusqu’à récemment, la plupart des prévisionnistes se fiaient aux modèles météorologiques du gouvernement, car développer leurs propres modèles coûtait trop cher. »

Utiliser les objets connectés comme capteurs météorologiques pour améliorer les prévisions

Elkabetz a déclaré que les capacités de collecte de données des capteurs et appareils IoT peuvent être exploitées pour des prévisions météorologiques plus détaillées et précises. L’intégration de l’IoT dans le système de prévision permet d’obtenir des microdonnées, c’est-à-dire des données brutes obtenues immédiatement à l’observation des variables.


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« L’IoT qui nous entoure peut être utilisé comme capteurs météorologiques et peut être intégré aux prévisions météorologiques », a déclaré Elkabetz. « Ces appareils plus localisés peuvent superposer des données météorologiques plus granulaires au-dessus des modèles météorologiques gouvernementaux que les météorologues utilisent déjà. Le résultat final est une prévision météorologique plus précise. » En d’autres termes, il est possible de construire une prévision météorologique qui peut prendre en compte les « micro » systèmes météorologiques, comme la pluie subite et brève qui n’apparaît pas dans un bulletin météo plus large. Des outils comme celui-ci ne résolvent pas tous les problèmes de prévision météorologique, mais ils exploitent l’IoT pour avoir davantage de précisions et de détails.

Les prévisions météorologiques avec l’IoT mettent en œuvre une armée d’appareils. Rien qu’au niveau des entreprises et du secteur automobile, les chiffres indiquent l’utilisation de 5,8 milliards de points de terminaison (équipements connectés) en 2020, soit une augmentation de 21% par rapport à 2019.

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Quelques cas d’utilisation des capteurs météorologiques IoT

Entreprises et industries ne se doutent pas du potentiel des appareils et capteurs IoT en termes de prévisions météorologiques. Elles sont loin d’imaginer que placés à un point géographique stratégique, les objets connectés peuvent fournir des données plus précises qui peuvent bénéficier à de nombreux secteurs.

  • Les compagnies aériennes par exemple peuvent planifier des itinéraires ou des opérations comme le dégivrage des aéroports. Une prévision plus précise et détaillée dans les zones de survol peut également réduire les risques.
  • Avec des données météorologiques précises intégrant les micro-conditions comme le vent, les pompiers pourront anticiper les opérations pour endiguer et contenir un incendie en le circonscrivant. Le vent peut en effet donner des indications sur la direction et la vitesse de propagation du feu.
  • Les entreprises de construction pour leur part sauront exactement où et quand couler le béton. Une situation qui empêche les lavages et les dépassements de coûts.
  • Pour les prestataires logistiques, ils auront à leur disposition des informations météorologiques plus détaillées pour la planification des itinéraires.

« Pour fournir des informations aux décideurs de différents secteurs, nous utilisons un tableau de bord qui sert d’interface à l’analyse, à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique. Cette méthode nous aide dans le traitement des informations météorologiques et la simulation du fluide atmosphérique. », a déclaré Elkabetz.

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